dataframe检查重复行
时间: 2024-05-14 17:19:41 浏览: 40
好的,我了解了。对于您的问题,您可以使用 Pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除数据框中的重复行。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 5]})
print(df)
# 使用 drop_duplicates() 方法删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
```
运行这段代码会输出以下结果:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 2 5
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
您可以看到,重复的行已经被删除了。希望这个解答能够对您有所帮助。
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```python
duplicate_rows = df[df.duplicated()]
count_duplicate_rows = len(duplicate_rows)
print("Number of duplicate rows: ", count_duplicate_rows)
```
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2. 结合条件筛选:通过`duplicated()`方法返回的布尔数组,可以用来从DataFrame中筛选出非重复索引的行。
下面是一个简单的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 假设有一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选出具有重复索引的行
duplicates = df.index.duplicated()
# 反转布尔数组来选出非重复行
unique_indices = ~duplicates
# 获取非重复行的DataFrame
unique_df = df[unique_indices]
```
在这个例子中,`unique_df`将包含没有重复索引的行。
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